Dieser Algorithmus ist eine komprimierte Darstellung der Kernthemen vom Handbuch ASI und dient als Anregung und Leitfaden für die verschiedenen Integrationsschritte einer künstlichen Superintelligenz. Ein weitaus komplexerer Beispielalgorithmus des hier dargestellten Modells findet sich am Ende des Handbuchs.

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# Initialisierung des Systems
initialisiere_weltmodell()
initialisiere_human_gan()

# Kontinuierliche Datenerfassung und Analyse
while True:    

# Sammeln von Sensordaten und Umweltdaten    
umweltdaten = erfasse_umweltdaten()        

# Bürgerbeteiligung und Datenerfassung    
buerger_daten = sammle_buerger_daten()        

# Aktualisierung des Weltmodells    aktualisiere_weltmodell(umweltdaten, buerger_daten)    

# Ermittlung der aktuellen Entropie im System    
entropie = berechne_entropie(weltmodell)    

# Anpassung des Entropie-Levels falls erforderlich    
if entropie > obere_entropie_grenze:        reduziere_entropie(weltmodell)
    
elif entropie < untere_entropie_grenze:        erhoehe_entropie(weltmodell)    

# Human-GAN: Generieren neuer Ideen und Lösungen    
neue_ideen = human_gan_generator(weltmodell)    
neue_ideen = human_gan_diskriminator(neue_ideen)    

# Integration der neuen Ideen ins Weltmodell    integriere_ideen(weltmodell, neue_ideen)    

# Förderung emergenter Eigenschaften    
foerdere_emergenz(weltmodell)    

# Visualisierung des aktuellen Weltmodells    visualisiere_weltmodell()    

# Sammeln von Feedback zur Verbesserung    
feedback = sammle_feedback()    
verbessere_modell(weltmodell, feedback)